Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

DokuTrak

von Crackx17Version 0.1.2i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.Crackx17/dokutrak-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Let your agent chase the documents: create, chase, read and collect DokuTrak Document Requests.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Computer oder Cloud
  • Transport: stdio, Streamable HTTP
  • Kategorie: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit
  • Das musst du eintragen: DOKUTRAK_API_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 3 von 3 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Kann 4 Dinge (Tools) prepare_request, review_request, send_request, get_request
  • Das trägst du selbst ein: DOKUTRAK_API_KEY, DOKUTRAK_API_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://app.dokutrak.com/api/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "your-value",
        "DOKUTRAK_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http dokutrak https://app.dokutrak.com/api/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add dokutrak --env DOKUTRAK_API_KEY=your-value --env DOKUTRAK_API_URL=your-value -- npx -y dokutrak-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "url": "https://app.dokutrak.com/api/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "dokutrak": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "your-value",
        "DOKUTRAK_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "dokutrak": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.dokutrak.com/api/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "dokutrak": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dokutrak-mcp"
      ],
      "env": {
        "DOKUTRAK_API_KEY": "your-value",
        "DOKUTRAK_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://app.dokutrak.com/api/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • DOKUTRAK_API_KEY geheim erforderlich env
    The Agent Connection, issued from Settings → Connect an agent in the DokuTrak app.
  • DOKUTRAK_API_URL env
    Base URL of the DokuTrak API, ending in /api. Defaults to https://app.dokutrak.com/api.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 8. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • prepare_request

    Prepare or edit recipient, checklist, deadline and optional message before connecting. No request is created and nothing is sent. Keep the returned preview through connection, then pass it unchanged to review_request. Missing or invalid details must be corrected.

  • review_request

    After connection, submit the unchanged preview and a stable UUID operation_id. Open reviewUrl for the Professional to review and explicitly confirm in DokuTrak. Reuse the operation_id for retries. Changed details require a new operation and confirmation. No request or email is cr

  • send_request

    Send only after the Professional confirms the exact version on reviewUrl. Use operation_id and version from review_request. Retries recover the same request. sent means accepted by the email provider, not delivery to the inbox. delivery_unknown requires inspection in DokuTrak; do

  • get_request

    Read checklist receipt, Human Approval status, deadlines and recorded reminder progress. Give request_id or search the title, Client name or email. If several requests match, ask the Professional to select a candidate and call again with its id. Received does not mean approved. T

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Crackx17 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 394 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 4 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 3596 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 55 % der anderen 3596 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 3596 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist DokuTrak sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: DOKUTRAK_API_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 25 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Agent-Native Calendar

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

von BuilderIOWeit verbreitet★ 7620Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud

Excel MCP Server

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

von haris-musaWeit verbreitet↓ 49.636/Wo.★ 4276Aktualisiert vor 8 Tagen

Läuft auf deinem Computer

MCP Server for Excel

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

von sbroenneWachsend↓ 4321/Wo.★ 847Aktualisiert vor 5 Tagen

Läuft auf deinem Computer

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

dokutrak-mcp

The open MCP connector for DokuTrak: let your agent chase the documents.

DokuTrak collects documents from your clients on your behalf: you send a request, the client uploads through a secure link, the files are reviewed, and silent clients get reminded. This connector puts that loop inside the agent you already work in, so "where does the Dupont file stand?" is answered without leaving Claude.

The connector is a thin, stateless client of the DokuTrak API. It holds the Agent Connection you give it, stores nothing on disk, keeps no cache, and duplicates no rule: what your agent may and may not do is decided by the service, and refusals come back as tool errors with the service's own explanation.

Install

You need a DokuTrak workspace and an Agent Connection, issued from Settings → Connect an agent in the DokuTrak app. That screen hands you a paste-ready configuration with your key already in place; the instructions below are the same thing, by hand.

The key is read from the environment variable DOKUTRAK_API_KEY. It is never taken from the command line.

Install in Claude Desktop (one click)
  1. Download dokutrak.mcpb, the connector packaged as an MCP Bundle.
  2. Double-click it, or drag it onto Claude Desktop (Settings → Extensions).
  3. Click Install and paste your Agent Connection key when asked. Claude Desktop masks it, stores it securely and passes it to the connector as DOKUTRAK_API_KEY.

The bundle carries its own copy of the connector and runs on the Node.js built into Claude Desktop: no npx, no configuration file to edit. npm run bundle builds the same file from a clone.

Claude Desktop, by hand

Open the configuration file:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Add the server under mcpServers (create the object if the file is empty):

{

"mcpServers": { "dokutrak": { "command": "npx", "args": ["-y", "dokutrak-mcp"], "env": { "DOKUTRAK_API_KEY": "dk_live_…" } } } }

Restart Claude Desktop. The DokuTrak tools appear in the tools menu of a new conversation.

Claude Code
claude mcp add dokutrak -e DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… -- npx -y dokutrak-mcp

Then /mcp inside Claude Code lists dokutrak and its tools.

Claude Code plugin: tax-season document chase
/plugin install dokutrak --marketplace Crackx17/dokutrak-mcp

The plugin adds the hosted connector (you sign in to DokuTrak on first use) and the tax-season-document-chase skill: give Claude your client list, it builds each client's checklist by return type (W-2, 1099, Schedule C, rental, K-1, retiree…), shows you the whole batch to confirm, prepares one request per client for you to confirm in DokuTrak, sends them, and later reports who is still missing what. Nothing goes out without your confirmation.

claude.ai and ChatGPT (hosted)

Add https://app.dokutrak.com/api/mcp as a custom connector. You sign in to DokuTrak (or create an account) during the OAuth step. The hosted connector prepares a request, sends it only after you confirm it in DokuTrak, and tracks progress. It never returns file content. Downloading files stays with this local connector. Setup: dokutrak.com/connectors.

From a clone, before the npm release
git clone https://github.com/Crackx17/dokutrak-mcp.git

cd dokutrak-mcp npm ci && npm run build

Then point the client at the built file instead of npx:

{

"mcpServers": { "dokutrak": { "command": "node", "args": ["/path/to/dokutrak-mcp/dist/cli.js"], "env": { "DOKUTRAK_API_KEY": "dk_live_…" } } } }

or, for Claude Code: claude mcp add dokutrak -e DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… -- node /path/to/dokutrak-mcp/dist/cli.js.

The skill

skills/dokutrak/SKILL.md teaches the agent the three everyday uses — ask a Client for documents, know where a request stands, chase on rejected files — and how to connect. It is what a DokuTrak user installs alongside the connector:

npx skills add Crackx17/dokutrak-mcp        # the open agent-skills installer

or by hand, for Claude Code / Claude Desktop:

cp -r skills/dokutrak ~/.claude/skills/dokutrak

Configuration

VariableRequiredDefaultMeaning
DOKUTRAK_API_KEYyes—The Agent Connection, from Settings → Connect an agent.
DOKUTRAK_API_URLnohttps://app.dokutrak.com/apiBase URL of the API. Ends in /api; the connector adds /v1.

Tools

Four tools, one round trip: ask, chase, know, collect.

create_request

Creates a Document Request and sends it, in one call, so nothing is left created but unsent. Takes the client's email, a deadline (YYYY-MM-DD or an ISO datetime), the checklist of documents wanted, and an optional title and message. The email goes to the recipient given here and to nobody else; the client uploads through the secure link it contains. Under the hood this is the same two-step the DokuTrak app performs: create with sendEmail: false, then send. If the send fails, the error names the created request, which stays visible in the dashboard.

Nothing goes out without your yes. The email to a real client cannot be recalled, so the tool tells the agent to show you the recipient, the deadline, the checklist and the message, and to wait for your confirmation. The tool is also flagged so that the client asks you before every call: Claude Code prompts each time, even in auto or bypass mode, and Claude Desktop treats it as a tool that always needs approval. A client that ignores these flags is left with the instruction to the agent alone.

request_replacement

Chases the client on the rejected files of a request: flags them, moves the request back to awaiting the client, and returns it to the automatic reminder cadence. This call sends no email by itself; the reminders do, and DokuTrak has no way to email the client immediately, not even from the dashboard. The optional message is recorded in the request's audit trail and is not sent to the client. It refuses a request with no rejected file.

get_request

Where a Document Request stands, in one call: status, the checklist, every collected file with its verdict (approved, rejected with the reviewer's reason, or pending), and the reminder state. Give a request_id, or a search term matching the title or the client's name or email. When several requests match, the tool returns the candidates and asks for the id.

download_documents

Every collected file of a request, as one zip archive. The archive comes back embedded in the tool result as binary content (an MCP resource with a base64 blob and application/zip), not as a link: the API has no short-link endpoint for a zip, and the connector writes nothing to disk. What the agent does with the bytes is decided on the professional's side, exactly like a download from the browser. Large archives make large results; check with get_request that documents have arrived before calling it.

What the connector cannot do

Approving or rejecting a document is your decision, taken in the DokuTrak dashboard. No tool here can take it, and the service refuses it to any Agent Connection regardless of which connector asks. The same goes for billing, workspace settings and the management of API keys.

Revoking the Agent Connection in DokuTrak takes effect on the very next call: the connector answers with the service's 401 and nothing else.

Privacy Policy

The connector runs on your machine and talks to one service only: the DokuTrak API (https://app.dokutrak.com/api, or the URL you set in DOKUTRAK_API_URL), with the Agent Connection you configured. It sends what the tools need (the request you create, the id or search term you look up) and relays the answers to your agent. It writes nothing to disk, keeps no cache or log, and sends no telemetry or analytics to DokuTrak or to anyone else.

Everything it sends is processed by DokuTrak under the DokuTrak Privacy Policy, which covers what is collected, how it is used and stored, the subprocessors it is shared with, retention and deletion, and your rights. Questions: arthur@dokutrak.com; security issues: security@dokutrak.com.

Development

npm ci

npm run check # typecheck, build, tests npm test # tests alone

The tests are contract tests at the MCP seam: a real MCP client and the real server, connected in memory through the official SDK's transport, with HTTP stubbed at fetch using recorded responses. They call tools, never functions, and run with no DokuTrak account and no network.

The staging run

Before a release, the built binary is driven once against a real workspace, by a real MCP client over stdio: create → chase → read → collect → revoke → 401. It is a record pasted into the release PR, never a CI check (a blocking check calls no third party). It pauses twice for acts the service refuses to any Agent Connection: rejecting the uploaded file, and revoking the key.

npm run build

DOKUTRAK_API_KEY=dk_live_… STAGING_RECIPIENT_EMAIL=you@example.com npm run staging

A real Document Request is created and a real email goes to STAGING_RECIPIENT_EMAIL. The transcript lands in staging-run- .md (git-ignored); the key is never written to it.

The MCP Bundle

npm run bundle builds mcpb/server/index.cjs (the connector with every dependency inlined), starts it and checks that it lists exactly the tools declared in mcpb/manifest.json at the version of package.json, then validates the manifest and packs dokutrak.mcpb with the official mcpb CLI. CI runs it on every pull request, and the release workflow attaches dokutrak.mcpb to the GitHub release of each tag. A change to the tool surface or the version updates mcpb/manifest.json too.

Releasing

A tag vX.Y.Z matching package.json and SERVER_VERSION triggers .github/workflows/release.yml: npm run check, npm publish (trusted publishing through GitHub's OIDC token, provenance attached), then the listing in the MCP Registry as io.github.Crackx17/dokutrak-mcp — the mcpName of package.json, which the registry checks against the published tarball. Running the workflow by hand does a --dry-run and publishes nothing.

License

MIT.

PopNx fragen